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Enregistrement W4229034381 · doi:10.1371/journal.pone.0268202

Road traffic accident-related thoracic trauma: Epidemiology, injury pattern, outcome, and impact on mortality—A multicenter observational study

2022· article· en· W4229034381 sur OpenAlexaff
Axel Benhamed, Amina Ndiaye, Marcel Émond, Thomas Lieutaud, Valérie Boucher, Amaury Gossiome, Bernard Laumon, Blandine Gadegbeku, Karim Tazarourte

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma Management and Diagnosis
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesUniversité Gustave EiffelPublic Health Agency
Mots-clésMedicineAbbreviated Injury ScaleThorax (insect anatomy)Injury Severity ScorePoison controlEpidemiologyObservational studyInjury preventionSurgeryIncidence (geometry)Emergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thoracic trauma is a major cause of death in trauma patients and road traffic accident (RTA)-related thoracic injuries have different characteristics than those with non-RTA related thoracic traumas, but this have been poorly described. The main objective was to investigate the epidemiology, injury pattern and outcome of patients suffering a significant RTA-related thoracic injury. Secondary objective was to investigate the influence of serious thoracic injuries on mortality, compared to other serious injuries. METHODS: We performed a multicenter observational study including patients of the Rhône RTA registry between 1997 and 2016 sustaining a moderate to lethal (Abbreviated Injury Scale, AIS≥2) injury in any body region. A subgroup (AISThorax≥2 group) included those with one or more AIS≥2 thoracic injury. Descriptive statistics were performed for the main outcome and a multivariate logistic regression was computed for our secondary outcome. RESULTS: A total of 176,346 patients were included in the registry and 6,382 (3.6%) sustained a thoracic injury. Among those, median age [IQR] was 41 [25-58] years, and 68.9% were male. The highest incidence of thoracic injuries in female patients was in the 70-79 years age group, while this was observed in the 20-29 years age group among males. Most patients were car occupants (52.3%). Chest wall injuries were the most frequent thoracic injuries (62.1%), 52.4% of which were multiple rib fractures. Trauma brain injuries (TBI) were the most frequent concomitant injuries (29.1%). The frequency of MAISThorax = 2 injuries increased with age while that of MAISThorax = 3 injuries decreased. A total of 16.2% patients died. Serious (AIS≥3) thoracic injuries (OR = 12.4, 95%CI [8.6;18.0]) were strongly associated with mortality but less than were TBI (OR = 27.9, 95%CI [21.3;36.7]). CONCLUSION: Moderate to lethal RTA-related thoracic injuries were rare. Multiple ribs fractures, pulmonary contusions, and sternal fractures were the most frequent anatomical injuries. The incidence, injury pattern and mechanisms greatly vary across age groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2022
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Résumé présentoui

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